目录：
- TuShare简介和环境安装
- TuShare的应用
一.TuShare简介和环境安装
TuShare是一个著名的免费、开源的python财经数据接口包。其官网主页为：TuShare -财经数据接口包。该接口包如今提供了大量的金融数据，涵盖了股票、基本面、宏观、新闻等诸多类别数据（具体请自行查看官网），并还在不断更新中。TuShare可以基本满足量化初学者的回测需求
环境安装：pip install tushare。如果是老版本升级，可以用升级命令pip install tushare --upgrade3，在python中导入包：import tushare as ts
二.Tushare的应用
我们主要还是应该掌握如何用tushare获取股票行情数据，使用的是ts.get_hist_data()函数或者ts.get_k_data（）函数。输入参数为：
code：股票代码，即6位数字代码，或者指数代码（sh=上证指数 sz=深圳成指 hs300=沪深300指数 sz50=上证50 zxb=中小板 cyb=创业板） start：开始日期，格式YYYY-MM-DD end：结束日期，格式YYYY-MM-DD ktype：数据类型，D=日k线 W=周 M=月 5=5分钟 15=15分钟 30=30分钟 60=60分钟，默认为D retry_count：当网络异常后重试次数，默认为3 pause:重试时停顿秒数，默认为0 返回值说明： date：日期 open：开盘价 high：最高价 close：收盘价 low：最低价 volume：成交量 price_change：价格变动 p_change：涨跌幅 ma5：5日均价 ma10：10日均价 ma20:20日均价 v_ma5:5日均量 v_ma10:10日均量 v_ma20:20日均量 turnover:换手率[注：指数无此项]
案例应用_1：
o使用tushare包获取某股票的历史行情数据。 #获取k线数据，加载至DataFrame中 df = ts.get_k_data("600519",start="1988-01-01") #将从Tushare中获取的数据存储至本地 df.to_csv("600519.csv") #将原数据中的时间作为行索引，并将字符串类型的时间序列化成时间对象类型 df = pd.read_csv("600519.csv", index_col='date',parse_dates=['date'])[['open','close','high','low']] o输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。 #指定条件 condition = (df['close']-df['open'])/df['open']>=0.03 #获取满足条件的行索引 df[condition].index 执行后结果为： DatetimeIndex(['2001-08-27', '2001-08-28', '2001-09-10', '2001-12-21', '2002-01-18', '2002-01-31', '2003-01-14', '2003-10-29', '2004-01-05', '2004-01-14', ... '2018-06-20', '2018-08-09', '2018-08-21', '2018-08-27', '2018-09-18', '2018-09-26', '2018-10-19', '2018-10-31', '2018-11-13', '2018-12-28'], dtype='datetime64[ns]', name='date', length=291, freq=None) o输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。 condition = (df['open']-df['close'].shift(1))/df['close'].shift(1)<=-0.02 df[condition].index 执行结果为： DatetimeIndex(['2001-09-12', '2002-06-26', '2002-12-13', '2004-07-01', '2004-10-29', '2006-08-21', '2006-08-23', '2007-01-25', '2007-02-01', '2007-02-06', '2007-03-19', '2007-05-21', '2007-05-30', '2007-06-05', '2007-07-27', '2007-09-05', '2007-09-10', '2008-03-13', '2008-03-17', '2008-03-25', '2008-03-27', '2008-04-22', '2008-04-23', '2008-04-29', '2008-05-13', '2008-06-10', '2008-06-13', '2008-06-24', '2008-06-27', '2008-08-11', '2008-08-19', '2008-09-23', '2008-10-10', '2008-10-15', '2008-10-16', '2008-10-20', '2008-10-23', '2008-10-27', '2008-11-06', '2008-11-12', '2008-11-20', '2008-11-21', '2008-12-02', '2009-02-27', '2009-03-25', '2009-08-13', '2010-04-26', '2010-04-30', '2011-08-05', '2012-03-27', '2012-08-10', '2012-11-22', '2012-12-04', '2012-12-24', '2013-01-16', '2013-01-25', '2013-09-02', '2014-04-25', '2015-01-19', '2015-05-25', '2015-07-03', '2015-07-08', '2015-07-13', '2015-08-24', '2015-09-02', '2015-09-15', '2017-11-17', '2018-02-06', '2018-02-09', '2018-03-23', '2018-03-28', '2018-07-11', '2018-10-11', '2018-10-24', '2018-10-25', '2018-10-29', '2018-10-30'], dtype='datetime64[ns]', name='date', freq=None) o假如我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我的收益如何？ price_last = df['open'][-1] df = df['2010-01':'2019-01'] #剔除首尾无用的数据 #Pandas提供了resample函数用便捷的方式对时间序列进行重采样，根据时间粒度的变大或者变小分为降采样和升采样： df_monthly = df.resample("M").first() df_yearly = df.resample("A").last()[:-1] #去除最后一年 cost_money = 0 hold = 0 #每年持有的股票 for year in range(2010, 2019): cost_money -= df_monthly.loc[str(year)]['open'].sum()*100 hold += len(df_monthly[str(year)]['open']) * 100 if year != 2019: cost_money += df_yearly[str(year)]['open'][0] * hold hold = 0 #每年持有的股票 cost_money += hold * price_last print(cost_money)
案例应用_2：
o使用tushare包获取某股票的历史行情数据 df = pd.read_csv("600519.csv",index_col='date', parse_dates=['date'])[['open','close','low','high']] o使用pandas包计算该股票历史数据的5日均线和60日均线 df['ma5']=df['open'].rolling(5).mean() df['ma30']=df['open'].rolling(30).mean() 什么是均线？ 对于每一个交易日，都可以计算出前N天的移动平均值，然后把这些移动平均值连起来，成为一条线，就叫做N日移动平均线。移动平均线常用线有5天、10天、30天、60天、120天和240天的指标。 5天和10天的是短线操作的参照指标，称做日均线指标； 30天和60天的是中期均线指标，称做季均线指标； 120天和240天的是长期均线指标，称做年均线指标。 均线计算方法：MA=（C1+C2+C3+...+Cn)/N C:某日收盘价 N:移动平均周期（天数） o使用matplotlib包可视化历史数据的收盘价和两条均线 plt.plot(df[['close','ma5','ma30']].iloc[:100]) o分析输出所有金叉日期和死叉日期 sr1 = df['ma5'] < df['ma30'] sr2 = df['ma5'] >= df['ma30'] death_cross = df[sr1 & sr2.shift(1)].index golden_cross = df[~(sr1 | sr2.shift(1))].index 股票分析技术中的金叉和死叉，可以简单解释为： 分析指标中的两根线，一根为短时间内的指标线，另一根为较长时间的指标线。 如果短时间的指标线方向拐头向上，并且穿过了较长时间的指标线，这种状态叫“金叉”； 如果短时间的指标线方向拐头向下，并且穿过了较长时间的指标线，这种状态叫“死叉”； 一般情况下，出现金叉后，操作趋向买入；死叉则趋向卖出。当然，金叉和死叉只是分析指标之一，要和其他很多指标配合使用，才能增加操作的准确性。 o如果我从假如我从2010年1月1日开始，初始资金为100000元，金叉尽量买入，死叉全部卖出，则到今天为止，我的炒股收益率如何？ first_money = 100000 money = first_money hold = 0#持有多少股 sr1 = pd.Series(1, index=golden_cross) sr2 = pd.Series(0, index=death_cross) #根据时间排序 sr = sr1.append(sr2).sort_index() for i in range(0, len(sr)): p = df['open'][sr.index[i]] if sr.iloc[i] == 1: #金叉 buy = (money // (100 * p)) hold += buy*100 money -= buy*100*p else: money += hold * p hold = 0 p = df['open'][-1] now_money = hold * p + money print(now_money - first_money)
